3月4日，據國外媒體報道，一家名為Kindred AI的神秘加拿大創業公司正在使用人工虛擬現實“指南”來教授機器人執行新任務。其最終目標是創造一種新型的人工智能技術。通過將機器人與虛擬現實頭盔和持有運動跟蹤控制器的人類“指南”配對，Kindred教他們如何非常快速地執行相對棘手，靈巧的任務。該技術使人們可以看到人類將來如何與機器協作，展示如何通過利用人類能力來增強自動化系統的功能。雖然業界普遍擔心機器人和人工智能將奪走人力，但仍有許多機器仍無法使用。該公司上周向《麻省理工科技創業》（麻省理工學院技術評論）介紹了這項技術，并表示計劃在未來幾個月推出面向零售的產品。它的長期目標更加雄心勃勃。 Kindred希望這種人工輔助學習將帶來一種新的，更強大的人工智能技術。 Kindred由加拿大Burnaby的量子計算公司D-Wave的幾個人創立。它目前正在測試一些傳統的工業機器人手臂，它們能夠快速可靠地抓取和放置難以抓握的物品，例如小件衣物。有時他們需要向人類團隊尋求幫助，團隊使用虛擬現實硬件來了解他們面臨的挑戰，然后暫時控制機器人手臂。 “巫師可以看到機器人看到的東西，聽到它聽到了什么，并感受到它的感受。當指南移動時，這些動作也將使機器人移動。“親屬聯合創始人兼首席執行官，D -Wave聯合創始人Geordie Rose說，”這使我們能夠向機器人展示如何像人類一樣行動。人類不是最快的或最好的各種機器人控制，例如在它們上面放置物品。具體位置，但人類仍然最擅長理解棘手或意外的情況。 “Kindred的系統使用多種機器學習算法并嘗試預測哪種算法會產生最佳效果，例如幫助掌握項目。如果沒有算法可以帶來高成功率，系統將請求手動幫助。最重要的是，這些算法學習為實現這一目標，公司采用強化學習技術，包括試驗和增強行為以達到特定目標。羅斯說，系統可以抓住小衣服的速度是手動操作的兩倍。如果機器人獨立運作，很難完成任務。一個人也可以同時操作幾個機器人。

Ross補充說，Kindred正在探索各種與人類相關的系統，從簡單地點擊圖片的系統向機器人顯示抓握點，并控制人形機器人的身體外骨骼。他說，向導通常學習如何有效地控制遠程機器人系統。

技術靈感的來源這項技術的發展受到了前D-Wave高級研究員和Kindred首席科學官Suzanne Gildert的啟發。該公司幾年來一直以低調的方式運營，但隨著Gildet提交的專利申請細節浮出水面，它引起了人們的關注。該專利描述了一種結合了不同遙控操作和機器學習技術的機制。事實上，Kindred對他的技術的愿景似乎遠遠超出了開發更好組織事物的機器人的范圍。 “我們的想法是，如果你能開展一項足夠長的研究，如果你有某種AI系統可以在后臺學習，那么你可以嘗試很多不同的AI模型，看看哪些模型訓練得更好。” Det說，“我的想法是，如果你能讓人類使用機器人進行示威，那么機器人就沒有理由像人類一樣學習。”最引人注目的是Kindred的專利甚至描述了這一點。系統由猴子等動物控制的可能性。吉爾德說，這只是一個想法，該公司還沒有雇用猴子。然而，她透露，該公司有一只機械貓，可以在密集學習技術培訓后在辦公室內移動。 Kindred的潛力和挑戰也很不尋常：幾位創始人是物理學家，而不是機器人或計算機科學家。但羅斯指出，這帶來了獨特而有價值的觀點。 “對于計算機科學家來說，模擬和現實世界之間的界線有時會模糊不清，”他說。 “我們非常喜歡在現實世界中做真正的機器人。” Kindred的解決方案似乎有很大的潛力。加州大學伯克利分校機器學習和機器人教授Ken Goldberg表示，人類技能將大大加速機器人學習。正在研究將類似技術應用于機器人手術的Goldberg補充說，讓機器人學習人類是一個非常活躍的研究領域。 “我認為這是機器人技術領域的一次大好機會，”他說。 “讓人類展示是件好事。”然而，通過手動遙控學習的技術挑戰并不小。麻省理工學院遠程人形機器人副教授桑巴金指出，將人體控制與機器運動進行對比非常復雜。 “第一個挑戰是通過將剛性構件連接到人體皮膚來跟蹤人的運動。這非常困難，因為我們是內骨骼動物，“他說。 “更大的挑戰是真正了解人們何時工作。決策步驟的所有細節，知道這些決定往往是潛意識的決定。“但是Kindred的幾位創始人并不擔心這一點。”我們的目標是解構認知過程，“羅斯說。”所有生物都遵循特定的行為和行動模式。我們正在努力創造與人們具有相同行動機制的機器。“